【摘 要】
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即时定位与地图构建（SLAM）是解决移动机器人在未知非结构化环境中自主导航与控制的关键,一个完整的SLAM系统包括传感器数据处理、位姿估计、构建地图、回环检测四个部分。其中
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即时定位与地图构建（SLAM）是解决移动机器人在未知非结构化环境中自主导航与控制的关键,一个完整的SLAM系统包括传感器数据处理、位姿估计、构建地图、回环检测四个部分。其中回环检测机制是解决移动机器人的闭环重定位,提高SLAM系统鲁棒性的重要环节。该研究提出一种基于ORB词袋模型的SLAM系统框架,通过研究与分析了使用FLANN算法选取关键帧与匹配帧间特征点,ORB特征描述子对检测速度的提高,通过k-means＋＋算法对特征点进行训练生成含有视觉单词的词袋模型,使用高斯金字塔的直方图交叉核的SVM分类器,
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